62 Ingenieurwissenschaften
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Viele Erwartungen an Predictive Maintenance werden durch clevere Werbebotschaften und die Hoffnung der Anwender befeuert. Störungen lassen sich auch nicht durch Power-Point-Folien oder – ehrlicherweise – durch ein paar schön gestaltete Seiten in einer Fachzeitschrift beheben. Was dieser Artikel jedoch kann, ist Ihnen eine weitere Perspektive aufzuzeigen, damit Sie Ihre Instandhaltung nachhaltig weiterentwickeln können.
In immer komplexer werdenden Wertschöpfungsketten wird die Geschwindigkeit, mit der Informationen weitergegeben und entsprechende Maßnahmen umgesetzt werden können, zu einem entscheidenden Wettbewerbsvorteil. In der Realität kommt es jedoch auf dem Weg zwischen einem Ereignis und einer passenden Reaktion zu verschiedenen zeitlichen Verzögerungen, sogenannten Latenzen, die die Agilität eines Unternehmens erheblich hemmen. Insbesondere das Supply-Chain-Management mit seiner koordinierenden Funktion wird dadurch vor enorme Herausforderungen gestellt. Schlüsseltechnologien im Zeitalter von Digitalisierung und Industrie 4.0 bieten jedoch enorme Potenziale, die verschiedenen Formen von Latenzen zu reduzieren. Der Beitrag untersucht die unternehmensübergreifenden Effekte dieser Verzögerungen entlang der Supply-Chain und beleuchtet darüber hinaus die Potentiale konkreter digitaler Technologien auf selbige.
Lean Services ist ein am FIR an der RWTH Aachen entwickeltes Managementkonzept, das die Vermeidung von Verschwendung und die konsequente Ausrichtung der Serviceprozesse an der Erzielung eines möglichst hohen Kundennutzens fokussiert. Konkret bedeutet dies, die Gestaltung schlanker Prozesse bei gleichzeitig komplexer werdenden Markt- und Kundenanforderungen zu berücksichtigen.
Im Mittelpunkt von Industrie 4.0 steht die echtzeitfähige und Intelligente Vernetzung von Menschen, Maschinen und Software, mit dem Ziel, komplexe Systeme transparent zu gestalten und dynamisch zu managen. Industrie 4.0 kann somit als Ergänzung des Lean-Services-Ansatzes dazu beitragen, die zunehmende Komplexität in der Leistungserbringung beherrschbar zu machen. Die Potenziale digitaler Technologien müssen dabei allerdings zunächst durch die Anwendung grundlegender Lean-Prinzipen "nutzbar" gemacht werden. Der Lean-Services-4.0-Zyklus gibt vor, wie Unternehmen diesen Weg gestalten können, indem die fünf Phasen des bewährten Aachener Lean-Services-Zyklus, ergänzt durch die drei übergeordneten Schalen Technologische Enabler, 'Lean Services 4.0'-Methoden und Potenziale von Lean Services 4.0 durchlaufen werden.
Disruptive innovations confront companies with great challenges. Leading companies are losing their market position to disruptive competitors and are forced to react instantly to defend their position in the market. Companies not only lack knowledge of various strategic options that have been successfully used against disruptive attackers, they also do not know about the effects of these different strategic options on their own company. On the basis of a use case analysis, 30 companies were examined with regard to their strategic reaction on a disruptive attacker. In the evaluation of the use cases, the strategic options were grouped into clusters, from which seven master strategies could be identified. These seven master strategies were then transformed into a regulatory framework, which differentiates between reactive and proactive strategies and classifies them according to their intensity. With the help of the identified master strategies, companies will be able to identify options for action in competition with disruptive attackers, thus giving them greater chances of success in the defense of their market position. In addition, companies can use the master strategies to prepare an emergency strategy even before a disruptive attacker appears on the market, thus significantly minimizing the risk of customer loss.
Der Wandel des Servicetechnikers zum wichtigsten Ansprechpartner des Kunden und wichtigsten Vertriebskanal des Unternehmens erfordert einen nachhaltigen Wandel des gesamten Unternehmens. Doch die Anstrengung lohnt sich. Diese Erkenntnis ist in vielen Unternehmen bereits angekommen, jedoch fehlt häufig eine klare Vorstellung davon, wie sehr solch ein Wandel bestehende Strukturen infrage stellt. Eine grundlegende Veränderung des Unternehmens ist dabei nur möglich, wenn alle Ebenen und Abteilungen die Notwendigkeit erkannt und eine klare Vorstellung von ihrer künftigen Unternehmenskultur haben. Dazu reicht es nicht aus, die neuen Werte des Unternehmens auf eine Folie zu schreiben, sondern jeder Mitarbeiter muss seine eigene zukünftige Rolle verstehen und annehmen können.
Im Mittelpunkt der IT-Systemarchitektur der großen und kleinen Unternehmen fungiert als zentrale Instanz seit jeher das Enterprise-Resource-Planning-System (kurz ERP-System). Damit dient es als Schnittstelle zur hochgradigen Integration von Anwendungen, die verstärkt die Kernapplikationen erweitern und modernisieren. Für die zunehmend an Projekten ausgerichtete Prozessmodellierung ist das implementierte ERP-System in seiner Agilität und Offenheit zu begrenzt. Individuelle Lösungen werden für unternehmerische Anforderungen geschaffen, aber nicht in den Standard überführt. In diesem Positionspapier zeigen wir, die Fachgruppe Produktionsplanung des FIR, anhand verschiedener Sichtweisen ausgewählte Trends auf, die großes Potenzial für die Zukunft des ERP-Systems bereithalten.
Durch die Globalisierung haben sich in den letzten Jahrzehnten überwiegend internationale und hochkomplexe Lieferketten entwickelt. Nationale und internationale Herausforderungen, wie beispielsweise der Brexit, die Corona-Pandemie, Handelskriege und Protektionismus oder auch verschiedene Naturkatastrophen haben in der Vergangenheit gezeigt, dass die Relevanz eines ganzheitlichen Supply-Chain-Risikomanagements durch den Anstieg der Komplexität in den Lieferketten stark gestiegen ist.
Although data-driven services play a major role in future business models of manufacturing companies, the large number of newly invented data-driven services that fail shortly after launching implies that companies struggle with their market launch. This paper deduces success factors and examines these empirical factors with structural equation modelling.
The transformation of the service technician into the customer's most important contact person and the company's most important sales channel requires a sustainable change of the entire company. But the effort is worth it. This insight has already reached many companies, but there is often a
lack of a clear idea of how much such a change challenges existing structures. A fundamental change of the company is only possible if all levels and departments recognize the necessity and have a clear idea of their future corporate culture. It is not enough to write down the new values of the company on a piece of foil, each employee must be able to understand and accept his or her own future role.
Traditional manufacturing companies increasingly launch data-driven services (DDS) to enhance their digital service portfolio. Nonetheless, data-driven services fail more often than traditional industrial services or products within the first year on the market. In terms of market launch, their digital characteristics differ from traditional industrial services and thus need specific structures and actions, which companies currently lack. Therefore, a process guideline for a six-month market launch phase of DDS is developed. The guideline relies on analogies from product, service and software launches based on the latest literature from service marketing and successful practices from various industries. Finally, the guideline is evaluated within five industrial case studies. Thus, the guideline provides scientific research insights regarding the market launch process of DDS and adds to the research of service marketing. It provides practical guidance for manufacturing companies by serving as a reference process for the market launch and offering a collection of successful practices within this area. [https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-00713-3_14]
Aufgrund der überwältigenden Menge an Informationsquellen wird ein systematisches Technologiemanagement, insbesondere für KMU, immer schwieriger. Daher hat das Projekt ‚TechRad‘ zum Ziel, den Technologiescouting-Schritt in diesem Prozess durch einen softwareplattformbasierten Radar zu automatisieren, der KMU eine permanent aktuelle, individuelle Übersicht über verfügbare Technologien bereitstellt. Der TechRadar wird durch KI-Algorithmen automatisch Daten aus relevanten Quellen sammeln, die Relevanz der jeweiligen Technologie (d. h. ihren Reifegrad) bewerten und diese dann auf einer Radarkarte visualisieren. Als Teilziel dieses Projekts muss eine intuitiv zu bedienende grafische Benutzeroberfläche entwickelt werden. Die Anforderungsaufnahme dafür wird häufig in einem Wireframing-Workshop durchgeführt. Die Umstellung des normalerweise physischen Workshop-Formats auf ein virtuelles ist Hauptthema des Artikels. Das Vorhaben IT-2-1-025a / EFRE-0801386 der Forschungsvereinigung FIR e. V. an der RWTH Aachen wird über den PTJ durch den europäischen Fond für regionale Entwicklung in NRW(EFRE) mit Mitteln der Europäischen Union (EU) gefördert.
Konzepte und technologische Möglichkeiten, zusammengefasst unter dem Begriff „Industrie A.=“, ermöglichen es produzierenden Unternehmen, zu einer datenbasiert lernenden Organisation zu werden. Grundvoraussetzung dazu ist eine entsprechende IoT-Architektur. In diesem Beitrag wird ein Verfahren vorgestellt, dass die systematische Integration von Funktionen eines Energieinformationssystems in eine IoTArchitektur, dem Internet of Production, erläutert.
We propose an integrated cost-benefit model to evaluate the economic utility of Additive Manufacturing (AM) for specific business cases. The high flexibility of AM enables novel product design possibilities and new production systems paradigms. However, in most cases AM-technologies still cannot compete with conventional mass production technologies in terms of production costs. A fundamental reason is that the benefits of AM are not considered by simple evaluation of production costs. Hence, practitioners need a holistic approach to consider costs and benefits of AM simultaneously in order to determine AM business cases. An easy to use model supports the user in identifying the relevant benefits for a specific use case and consider the added value in a cost model. The result is an interactive graph that helps users to explore new benefits and unlock their potential. The benefits are integrated into a cost model to allow a holistic quantitative evaluation of the business case. Our interactive approach based on the cytoscape graph framework helps identifying the key impact factors of the business case and makes it easy to run scenario-based analyses.
Viele Erwartungen an Predictive Maintenance werden durch clevere Werbebotschaften und die Hoffnung der Anwender befeuert. Es gibt keine Technologie, welche sofort, kostengünstig und zuverlässig alle Probleme löst. Störungen lassen sich auch nicht durch PowerPoint-Folien oder – ehrlicherweise – durch ein paar schön gestaltete Seiten in einer Fachzeitschrift beheben. Was diese dreiteilige Reihe jedoch kann, ist, Ihnen eine weitere Perspektive aufzuzeigen, damit Sie Ihre Instandhaltung nachhaltig weiterentwickeln können. Um zu verstehen, warum von Predictive Maintenance so viel auf
Folien und so wenig in der Realität sehen ist, ist es wichtig, den Begriff und die Zusammenhänge, die dahinterstehen, zu verstehen. Predictive Maintenance bedeutet Zustandsprognose und hat zum Ziel, die Frage zu klären, wie der Zustand einer Maschine oder Anlage in der Zukunft sein
wird. In diesem einen Wörtchen ‚wird‘ liegt auch die besondere Herausforderung bei der Zustandsprognose. Fangen wir aber vorne an und klären, wie sich die Technologie beziehungsweise das ‚Buzzword‘ Predictive Maintenance in die Industrie 4.0 einfügt. Die Zustandsprognose wird in den Industrie 4.0 Maturity Index der Acatech in die Reifegradstufe 5 ‚Prognosefähigkeit‘ eingeordnet. Die Stufen des Reifegradmodells beruhen darauf, dass jede Stufe mit einer Fähigkeit verbunden ist, welche notwendig für das Erreichen der darauffolgenden ist. Im Folgenden werden daher zusätzlich die Stufen 3 ‚Sichtbarkeit‘ und 4 ‚Transparenz‘ erläutert, da diese aufeinander aufbauen, die Differenzierung der Stufen erleichtern und die Logik des I 4.0 Maturity Index verdeutlichen.
Die zunehmende Vernetzung von Unternehmen erhöht die Bedeutung funktionierender Logistiknetzwerke. Gleichzeitig wird auch die Gestaltung effizienter Unternehmensprozesse immer wichtiger, denn Unternehmen unterliegen aufgrund des wachsenden Wettbewerbs einem hohen Kostendruck. Ein zunehmend volatiler Markt mit kurzen Produktlebenszyklen und einem immer stärker individualisierten Angebot erfordern flexible Strukturen in den Unternehmen. Effiziente Prozesse auf der einen, flexible Strukturen auf der anderen Seite – viele Unternehmen müssen sich in diesem Spannungsfeld neu aufstellen, um langfristig Wettbewerbsvorteile zu sichern. Neben allgemeinen Zielgrößen wie der Reduktion von Transportkosten und -zeiten sind die Einhaltung von Lieferversprechen sowie eine hohe Supply-Chain-Resilienz heute essenzielle Erfolgsfaktoren. Die anforderungsgerechte Gestaltung des Logistiknetzwerks ist ein wesentlicher Hebel zur Adressierung dieser Zielgrößen. Mit der transparenten Darstellung des Status quo sowie der Modellierung und Bewertung relevanter Zukunftsszenarien können softwaregestützt Potenziale in der Gestaltung des Logistiknetzwerkes identifiziert werden.